##########################################################数据集准备##########################################################
# 1.目标Yolo_v11/paper_data/Segment/		images存放img文件与对应的json文件
# 2.修改Yolo_v11/paper_data/Segment/		json_txt.py 第8行	| classes = ['tuqi','kepeng','kepeng2']	# 图像标签的种类
# 													第9行	| postfix = 'png'    					# 图像后缀 jpg or png
# 3.运行Yolo_v11/paper_data/Segment/		json_txt.py

# 4.修改Yolo_v11/paper_data/Segment/		split_train_val.py 		第29 30 31行   						# 数据集划分比例
# 5.修改Yolo_v11/paper_data/Segment/		split_train_val.py 		第32行	| postfix = 'png'    		# 图像后缀 jpg or png
# 6.运行Yolo_v11/paper_data/Segment/		split_train_val.py

##########################################################参数调整##########################################################
# 7.修改Yolo_v11/data_seg.yaml	第6行参数	|	nc: 3								# 当前模型类别数
# 							 	第8行参数	|	names: ['tuqi','kepeng','kepeng2']	# 改成自己的类别，填标签名字，这里顺序要跟标注时候的顺序一样，不然训练时候会乱
# 8.修改Yolo_v11/train-seg.py文件内的参数

##########################################################训练代码##########################################################
# 9.一键训练	|  运行 Yolo_v11/train-seg.py
# 10.一键预测	|  运行 Yolo_v11/detect.py

# task:表示任务为目标分割，可选detect，segment，classify
# mode:表示模式，可选train，val，predict，export
# model:该参数填入模型配置文件的路径，改进的话建议不需要填预训练模型权重
# device:表示是否使用GPU进行训练，可选0，1，2...或者cpu
# epoch:表示训练的轮次
# batch:表示每次迭代训练的图像数量，当报错时，需调小batch大小，默认是8
# imgsz:表示图像大小，会统一缩放成指定大小
# workers:指数据装载时cpu所使用的线程数，过高时会报错:[WinError 1455]页面文件太小，无法完成操作，此时就只能将default调成0了
# optimizer参数:该参数代表优化器类型
# close_mosaic:该参数代表在多少个epoch 后关闭 mosaic 数据增强
# resume:该参数代表是否从上次中断的训练状态继续训练。设置为False表示从头开始新的训练。如果设置为Tue，则会加载上一次训练的模型权重和优化器状态，继续训练。这在训练被中断或在已有模型的基础上进行进一步训练时非常有用
# project:该参数代表项目文件夹，用于保存训练结果
# name:该参数代表命名保存的结果文件夹
# single_cls:该参数代表是否将所有类别视为一个类别，设置为False表示保留原有类别
# cache:该参数代表是否缓存数据，设置为False表示不缓存